融合自适应椭球包围盒的变形体碰撞检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 引言 | 第10-15页 |
| 1.1 变形体碰撞检测的发展与现状 | 第10-11页 |
| 1.2 变形体碰撞检测存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.3 群智能算法 | 第12页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第12-14页 |
| 1.4.1 分章内容 | 第12-13页 |
| 1.4.2 文章创新点 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 变形体碰撞检测 | 第15-27页 |
| 2.1 碰撞检测 | 第15页 |
| 2.2 变形体碰撞模型的建立与分析 | 第15-17页 |
| 2.2.1 弹簧-质点模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 弹簧质点模型运动计算方法 | 第16-17页 |
| 2.3 变形体碰撞检测算法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 空间分割算法 | 第17-19页 |
| 2.3.2 层次包围盒算法 | 第19-21页 |
| 2.4 包围盒技术 | 第21-25页 |
| 2.4.1 AABB包围盒 | 第22页 |
| 2.4.2 OBB包围盒 | 第22-23页 |
| 2.4.3 Spheres包围盒 | 第23-24页 |
| 2.4.4 K-DOPs包围盒 | 第24-25页 |
| 2.4.5 MVEE包围盒 | 第25页 |
| 2.5 碰撞响应 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 自适应椭球包围盒 | 第27-34页 |
| 3.1 MVEE包围盒 | 第27-28页 |
| 3.2 MVEE拟合度判断 | 第28-29页 |
| 3.3 MVEE包围盒自适应划分 | 第29-32页 |
| 3.3.1 k-means聚类算法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 DBSCAN密度聚类算法 | 第30页 |
| 3.3.3 基于密度聚类的自适应MVEE包围盒 | 第30-32页 |
| 3.4 MVEE碰撞检测方法 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 融合混合智能算法的随机碰撞检测 | 第34-48页 |
| 4.1 群智能优化算法 | 第34-42页 |
| 4.1.1 粒子群优化算法 | 第34-35页 |
| 4.1.2 基于量子行为的粒子群优化算法 | 第35-37页 |
| 4.1.3 差分进化算法 | 第37-39页 |
| 4.1.4 混合智能优化算法 | 第39-42页 |
| 4.2 随机碰撞检测 | 第42-46页 |
| 4.2.1 基于粒子群算法的随机碰撞检测 | 第43页 |
| 4.2.2 融合混合智能算法的随机碰撞检测 | 第43-46页 |
| 4.3 融合混合智能优化算法的并行碰撞检测方法 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 仿真实验及系统实现 | 第48-61页 |
| 5.1 混合智能算法性能测试结果 | 第48-50页 |
| 5.1.1 混合智能算法性能测试 | 第48-49页 |
| 5.1.2 实验数据分析 | 第49-50页 |
| 5.2 融合混合智能算法随机碰撞检测实验结果 | 第50-52页 |
| 5.3 并行智能MVEE碰撞检测实验结果 | 第52-55页 |
| 5.4 碰撞检测系统实现 | 第55-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第61页 |
| 6.2 本文工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
